Qual é a diferença entre um teste de m falhas e um teste de 0 falhas?

Em um teste de m falhas, o teste de demonstração de confiabilidade é bem sucedido quando não ocorrem mais de m falhas. Os testes de m falhas mais comuns são o teste 0 falhas (m = 0) ou o teste 1 falha (m = 1).

Por exemplo, suponha que você esteja testando motores de cortadores de grama usando um teste de m falhas onde m = 3. O teste de confiabilidade será bem sucedido se não houver mais de 3 falhas em n sistemas idênticos testados independentemente e durante o mesmo espaço de tempo. Se houver mais de 3 falhas, o teste de confiabilidade falhará, o que significa que o sistema não atende ao requisito de confiabilidade que você deseja provar.

O planejamento para um teste de m falhas inclui determinar o tamanho amostral e a duração do teste para maximizar a chance de passar no teste de confiabilidade e provar os requisitos de confiabilidade. Ao escolher entre um teste de 0 falhas e um teste de m falhas (m>0), o plano de teste deve considerar as seguintes opções:
Plano de teste de 0 falhas Plano de teste de m falhas (m>0)
Tempo total sob teste É possível reduzir a duração total do teste para itens altamente confiáveis. É possível reduzir o tempo total sob teste caso você possa executar os testes sequencialmente. Por exemplo, se você estiver testando 3 unidades em um teste de 1 falha e as 2 primeiras unidades passam, não é necessário testar a terceira.
Praticidade Não é prático quando você tende a ter pelo menos uma falha. Pode não ser viável para unidades altamente confiáveis.

Tem melhor chance de passar do que um teste de 0 falhas quando um experimento é marginalmente melhorado.

Verificação de suposições Não permite a verificação dos pressupostos do experimento de teste:
  • Não é possível estimar o parâmetro de forma (distribuição de Weibull) ou escala (outras distribuições) para comparação com o valor pressuposto.
  • É possível estimar a escala (distribuição de Weibull ou exponencial) ou local (outras distribuições), mas a estimativa pode ser conservadora.
Permite a verificação dos pressupostos do experimento de teste. Você deve considerar diversas pressuposições ao usar um plano de teste de m falhas:
  • Para a distribuição de Weibull você conhece o parâmetro de forma e deseja demonstrar o parâmetro de escala.
  • Para a distribuição exponencial, você deseja demonstrar o parâmetro de escala. O parâmetro de forma é um.
  • Para as distribuições de valor extremo, normal, lognormal, logística e loglogística, você conhece o parâmetro de escala e deseja demonstrar o parâmetro de local.
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